随着我国经济的飞速发展,国内民航市场也迎来了蓬勃的发展。越来越多的旅客将飞机作为自己长途旅行工具的首选。同时伴随着互联网技术的成熟,各大航空公司纷纷搭建了自己的官方网站,并通过官方网站向用户提供机票查询和预订服务。互联网机票比价平台也如雨后春笋般涌现,大大方便了旅客的出行。由于互联网服务的便捷,互联网渐渐取代传统的机票预订渠道成为旅客查订机票的首选平台。各家航空公司为了应对日渐增长的用户查询流量,纷纷加大对官方网站建设的投入,以提供给用户最好的使用体验,在与其他航空公司的竞争中取得优势。在此背景下,航班查询缓存技术开始引起了业界的关注。这项技术可以带来诸多的便利,一方面它可以在不改变现有后台系统架构的前提下,有效地应对激增的查询流量,降低航空公司的运营成本。另一方面,它可以加快对用户查询的响应速度,提高用户的使用体验。缓存一致性算法是缓存策略研究中的主要议题。在本文中我们提出了三种基于TTL(缓存有效时间,Time-to-Live)机制的动态缓存策略。首先,我们构建了缓存有效时间与查询错误率之间的数学模型,并由此得到缓存有效时间的解析表达式,作为我们的解析TTL模型。然后,我们从查询条件中抽取了若干特征,并利用线性回归模型来预测TTL值,由此建立了线性回归TTL模型。最后,我们进一步设计了自适应TTL模型,该模型根据已过期的查询缓存结果是否依然有效来实时动态调整当前的TTL值。本文在某航空公司官方网站的真实查询数据集上进行了实验,并与传统搜索引擎领域中使用的固定TTL缓存模型进行了对比。实验结果表明固定TTL这样的静态缓存模型并不适用于在线航班搜索问题,本文提出的动态缓存策略能更好地抓住航班查询结果变化的规律,在保证更低的查询错误率的同时,还能有效降低到达后台的冗余查询。因此,本文提出的动态缓存策略将可以帮助航空公司缓解后台服务压力、降低运营成本、提升市场竞争力。